本研究使用从四维心脏计算机断层扫描序列生成的矫直模型评估了一种新方法,以获得经导管肺动脉瓣置换术应用中瓣膜尺寸的所需测量值。
右心室 (RV) 和肺动脉 (PA) 的测量值(用于选择经导管肺动脉瓣置换术 (TPVR) 的最佳假体尺寸)差异很大。用于设备尺寸预测的三维(3D)计算机断层扫描(CT)成像不足以评估右心室流出道(RVOT)和PA的位移,这可能会增加支架错位和瓣旁漏的风险。本研究的目的是提供一个动态模型,通过四维(4D)心脏CT重建来可视化和量化整个心脏周期中RVOT到PA的解剖结构,以获得所需瓣膜尺寸的准确定量评估。在这项试点研究中,选择了绵羊J的心脏CT来说明这些程序。将3D心脏CT导入3D重建软件,构建4D序列,该序列在心脏周期内分为11个帧,以可视化心脏的变形。在瓣膜植入前,在4D矫直模型中测量主PA,锡管连接处,窦,肺动脉瓣(BPV)基平面和RVOT处五个成像平面的直径,横截面积和周长,以预测瓣膜大小。同时,还测量了RV体积的动态变化以评估右心室射血分数(RVEF)。获得舒张末的3D测量值,以便与4D测量值进行比较。在绵羊J中,来自拉直模型的4D CT测量导致TPVR(30 mm)的瓣膜尺寸选择与3D测量相同。CT前羊J的RVEF为62.1%。与3D CT相比,矫直4D重建模型不仅能够准确预测TPVR的瓣膜尺寸选择,而且提供了理想的虚拟现实,从而为TPVR和TPVR器件的创新提供了一种有前景的方法。
右心室流出道功能障碍 (RVOT) 和肺动脉瓣异常是严重先天性心脏病的两个最常见后果,例如,法洛四联症修复 (TOF)、某些类型的右心室双出口 (DORV) 和大动脉转位的患者1,2,3.这些患者中的大多数在其一生中面临多次手术,并且随着年龄的增长,复杂性和合并症的风险也会增加。这些患者可能受益于经导管肺动脉瓣置换术 (TPVR) 作为微创治疗4。迄今为止,接受TPVR的患者数量稳步增长,全球已进行了数千例此类手术。与传统的心脏直视手术相比,TPVR需要在干预前通过计算机断层扫描血管造影(CTA)对从右心室(RV)到肺动脉(PA)的异种移植物或同种移植物进行更准确的解剖学测量,以及 通过 经环斑片修复肺和RVOT狭窄,并确保患者没有支架骨折和瓣膜旁渗漏(PVL)5,6.
一项前瞻性、多中心研究表明,多探测器CT环形尺寸算法在选择合适的瓣膜尺寸方面起着重要作用,可降低瓣膜旁反流的程度7。近年来,定量分析在临床医学中得到了越来越多的应用。定量分析具有巨大的潜力,能够客观、正确地解释临床影像学,验证患者是否无支架骨折和瓣旁渗漏,从而增强患者特异性治疗和治疗反应评估。在以往的临床实践中,使用二维(2D)CT从三个平面(矢状、冠状和轴向)重建CT成像以获得可视化模型是可行的8。造影剂增强心电图 (ECG) 门控 CT 在评估 RVOT/PA 3D 形态和功能,以及识别具有合适 RVOT 植入位点且能够在整个心脏周期中保持 TPVR 稳定性的患者9,10 中变得越来越重要。
然而,在当代标准临床和临床前环境中,获得的4D CT数据通常被转换为3D平面进行手动定量和视觉评估,无法显示3D / 4D动态信息11。此外,即使使用3D信息,从多平面重建(MPR)获得的测量值也具有各种局限性,例如由于右心血流方向不同而导致的可视化质量差和缺乏动态变形12。测量结果收集起来非常耗时,并且容易出错,因为 2D 对齐和切片可能不精确,从而导致误解和膨胀。目前,对于哪种 RVOT-PA 测量能够可靠地提供有关功能障碍性 RVOT 和/或肺动脉瓣疾病患者 TPVR 的适应证和瓣膜尺寸的准确信息,尚无共识。
在这项研究中,提供了 通过 4D心脏CT序列使用矫直的右心模型测量RVOT-PA的方法,以确定如何最好地表征RVOT-PA在整个心脏周期中的3D变形。时空相关成像通过包括时间维度来完成,因此能够测量RVOT-PA幅度的变化。此外,矫直模型的变形可能会对TPVR阀门的尺寸和程序规划产生积极影响。
迄今为止,这是第一项使用从4D CT序列生成的矫直心脏模型来说明RVOT-PA形态和动态参数的患者特异性测量的研究,该模型可用于预测TPVR的最佳瓣膜尺寸。使用绵羊J Pre-CT成像来说明该方法,以获得动态变形,右心室容积,右心室功能以及RVOT / PA在心脏周期每重建10%时从RVOT到肺干的RVOT / PA变化的五个平面。与3D成像相比,矫直模型不仅可以预测与舒张末期3D图像的MPR测量值相同的瓣膜尺寸,而且还?…
The authors have nothing to disclose.
孙晓林和郝一萌对这份手稿的贡献相同,并分享了第一作者身份。衷心感谢所有为这项工作作出贡献的人,包括过去和现在的成员。这项工作得到了德国联邦经济事务和能源部的资助,EXIST – 研究转移(03EFIBE103)。孙晓林和皓一萌得到了中国留学基金委员会(孙晓林-CSC:201908080063,皓一萌-CSC:202008450028)的支持。
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